民航收益管理要素綜合研究

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1、民航收益管理要素綜合研究作者：1、南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院2、浙江工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院席衛(wèi)東1喬兵1朱劍英1郭文英2內(nèi)容摘要：本文對(duì)民航收益管理要素進(jìn)行綜合研究，應(yīng)用計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)方法動(dòng)態(tài)構(gòu)造民航收益管理系統(tǒng)中的需求預(yù)測(cè)模型，探求航班收益最大化。仿真運(yùn)算結(jié)果顯示瞭該研究方案的有效性關(guān)鍵詞：收益管理仿真價(jià)格存量控制預(yù)測(cè)民航收益管理內(nèi)涵及研究背景民航收益管理是指通過運(yùn)用預(yù)測(cè)和優(yōu)化等科學(xué)決策理論和手段，制定價(jià)格和座位優(yōu)化配置策略，平衡供需，使航班收益接近最大化。機(jī)票定價(jià)和座位存量分配是航空公司收益管理研究的兩個(gè)主要因素收益管理在中國(guó)是一個(gè)起步晚、研究少的領(lǐng)域。1972年Lit

2、telwood提出收益管理的概念後，國(guó)外進(jìn)行瞭大量關(guān)於收益管理的研究，航空公司的收益也隨著研究的應(yīng)用而得到顯著提高。以往大多數(shù)研究建立在彼此獨(dú)立的單航段基礎(chǔ)上。隨著研究的深入，涉及多航段及整個(gè)航線網(wǎng)絡(luò)的研究逐步增多。在對(duì)收益管理方面的研究進(jìn)行回顧後發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象，就是價(jià)格結(jié)構(gòu)預(yù)先確定的座位存量控制研究占瞭絕大部分，而關(guān)於定價(jià)的研究很少。1999年McGill和VanRyzin對(duì)收益管理的普遍問題和相關(guān)研究進(jìn)行瞭廣泛地總結(jié)，更是指出價(jià)格與座位存量控制的綜合研究應(yīng)得到更多的關(guān)註基於以上背景，加上當(dāng)前計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的現(xiàn)狀，文章中提出瞭價(jià)格與座位存量控制整合研究的新方法，改變以

3、往機(jī)票固定價(jià)格為浮動(dòng)價(jià)格，將仿真算法、遺傳算法應(yīng)用其中，構(gòu)造民航收益管理系統(tǒng)中需求預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化模型，在此基礎(chǔ)上根據(jù)收益最大化原則，動(dòng)態(tài)而且同時(shí)確定最合適的價(jià)格與座位存量分配方案基於數(shù)字仿真的需求模型應(yīng)用仿真算法預(yù)測(cè)需求，要確定需求概率分佈。多數(shù)研究認(rèn)為,旅客需求近似可用正態(tài)分佈描述，也有的認(rèn)為是用威佈爾或其他分佈。事實(shí)上，由於每個(gè)航班受到所處的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和文化等各種復(fù)雜外界因素的制約，其需求概率分佈具有多樣性要達(dá)到收益管理系統(tǒng)中市場(chǎng)預(yù)測(cè)需求的目的，必須分析各航班售票期內(nèi)每天各等級(jí)艙位的售票歷史數(shù)據(jù)。由於一年中淡旺季的交替變化，一周內(nèi)每天及不同節(jié)假日、一天內(nèi)不同時(shí)段的航班座位

4、需求量都不一樣，相同時(shí)段航班不同的機(jī)型需求不一樣，不同的航線需求也不一樣，所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)，必須充分考慮民航旅客運(yùn)輸市場(chǎng)的時(shí)間特征對(duì)市場(chǎng)需求的影響，進(jìn)行歸類分析。同時(shí)，由於每年需求的增長(zhǎng)趨勢(shì)，在分析歷史數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)註最近數(shù)據(jù)，尤其關(guān)註正在銷售的數(shù)據(jù)，以便實(shí)時(shí)與實(shí)際需求相符仿真方法的基本思路是：對(duì)每個(gè)艙位等級(jí)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，擬合以確定旅客需求量的概率分佈類型。根據(jù)抽樣公式對(duì)每個(gè)等級(jí)座位的旅客需求作多次重復(fù)、獨(dú)立的隨機(jī)抽樣。然後根據(jù)所預(yù)測(cè)的需求求解浮動(dòng)票價(jià)和座位存貯控制問題基於遺傳算法的優(yōu)化模型遺傳算法是一種快速優(yōu)化算法，它通過選擇、交叉和變異等操作，產(chǎn)生新一代群體,直

5、到獲得滿意的結(jié)果。利用仿真得到的需求數(shù)據(jù)可以構(gòu)造需求量隨價(jià)格變化的函數(shù)，利用該函數(shù)，既可用求導(dǎo)方法，也可將該函數(shù)與價(jià)格因子之積作為適應(yīng)度函數(shù)用遺傳算法取得最優(yōu)票價(jià)和所分配的座位數(shù)。在遺傳算法的編碼過程中，將上次的售票價(jià)格、價(jià)格浮動(dòng)范圍的最大和最小值納入編碼基因，以加快尋優(yōu)速度。通過價(jià)格波動(dòng)，可將機(jī)票波動(dòng)價(jià)格控制在可以使收益最大化的水平上座位分配從最高一級(jí)艙位開始，直至剩餘座位分配完畢，便不再向低一級(jí)的艙位分配。由於座位分配按照收益最大化原則實(shí)時(shí)變化並首先滿足高等級(jí)艙位，可以不再如其他收益管理系統(tǒng)那樣考慮艙位嵌套。需要說明的是，由於每一個(gè)航班均有稱為NO-SHOW的訂票而未登機(jī)

6、現(xiàn)象，並且每個(gè)航班因此而采取的超售量不同，因而可供分配的座位數(shù)應(yīng)為實(shí)際容量與最大超售量之和方案的仿真檢驗(yàn)本研究用仿真實(shí)驗(yàn)與1999年夏季周五的北京一香港CA109航班Y艙的實(shí)際訂票數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)效果明顯，9月3日航班最後20個(gè)售票日實(shí)驗(yàn)收益為107029元，而原固定票價(jià)的實(shí)際訂票由於偏離其當(dāng)時(shí)預(yù)測(cè)需求較大，收益為-66990元。9月10日航班最後20個(gè)售票日航班實(shí)驗(yàn)收益為175442元，而原固定票價(jià)的收益為92400元。比較可以看出實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)相差越大，經(jīng)過波動(dòng)價(jià)格調(diào)整後取得的調(diào)整收益越髙同時(shí)對(duì)價(jià)格和存量控制進(jìn)行規(guī)劃並實(shí)時(shí)調(diào)整，可以及時(shí)應(yīng)對(duì)各種市場(chǎng)因素的擾動(dòng)，吻合市

7、場(chǎng)需求，有助於收益更為貼近最大化，也達(dá)到更為市場(chǎng)化的目的。但是仿真運(yùn)算，需要大量歷史數(shù)據(jù)作支撐，對(duì)於歷史數(shù)據(jù)較少的航班，仿真預(yù)測(cè)需求不合適，應(yīng)改用其他預(yù)測(cè)方法。由於各艙位等級(jí)需求量實(shí)際上彼此存在一定的相互影響，所以，還需對(duì)各艙位等級(jí)之間需求概率的影響情況進(jìn)一步深入研究。